在预测领域，Algorithm Aversion用于表示一旦意识到算法可能会犯错误，即使它比人工预测更好，也倾向于避免使用它。例如，在AI访谈，疾病预测，自动驾驶和AI法官中，即使解决了所有技术难题并且平均性能优于人类，也倾向于不愿意使用。进行了几次调查，观察到两个趋势： [Dietvorst，Simmons和Massey，2014年，2016年-附件链接]
- 即使存在相同的错误，算法也比人类更苛刻。
- 即使对于性能相似的算法，也倾向于使用可以由人类意愿控制的算法（即使是很小的一部分）。
1很清楚，2有点解决，这似乎是对黑盒算法的一种担心。
当前大多数深度学习算法都是黑盒算法，因此它们会受到算法厌恶的影响。在附件的链接中，很难控制黑盒算法本身，因此我们研究了添加解释的效果。换句话说，我们已经看到了可替代AI（XAI）是否减轻了算法厌恶效应。 （任务是Kaggle中的毕业生面试任务）
平均而言，差异并不大，但结果始终支持XAI。有趣的是，我将具有或不具有概率，机器学习和计算科学基础知识的人群分为一组，但完全没有这种背景的人更喜欢XAI（在误差范围内），而相反，熟悉或听过人们对XAI几乎没有偏好。 （我不相信，因为我知道吗？^^）cf AI行业专业人员（专业人士）非常喜欢XAI
在AI技术中，如果您想增强或替换现有服务，则应考虑引入XAI。特别是，AI访谈（如今已成为一个问题）似乎几乎是必不可少的。您必须知道为什么跌落，然后您将被说服。
